今年，向量数据库突然火了。
一场由 OpenAI 掀起的 AI 革命，直接带动了向量数据库产业的爆发。但究其根本，通用大模型技术之所以能够在今年迎来质的变化，核心驱动因素在于底层数据库的数据存储、分析能力不断进化及量变的结果。
据 IDC 预测，至 2025 年，全球每年产生的数据量将达到 175ZB，其中超过 80%为非结构化数据。文本、音频、视频和关系数据等海量的非结构化数据需要一种特殊的处理方式，这种需求催生了向量数据库的出现，即“向量化”。
一夜之间，向量数据库成为了产业的宠儿。
01 如何看待向量数据库技术？
向量就是一种将非结构化的数据转换为嵌入向量的技术，通过多维度向量数值表述某个对象或事物的属性或者特征。通过嵌入技术，任何图像、声音、文本都可以被表达为一个高维的向量，相当于让大数据拥有了更强大的记忆能力。当模型需要记忆大量的聊天记录或行业知识库时，可将其储存在向量数据库中，后续在提问时将问题向量化，送入向量数据库中匹配相似的语料作为 prompt，向量数据库通过提供记忆能力使 prompt 更精简和精准，从而使返回结果更精准。
因此，通过向量化计算，用户使用向量数据库能够高速地处理大规模的复杂数据和高维数据，例如图像、音频和视频等；同时，向量数据库支持复杂的查询操作，可轻松地扩展到多个节点，以处理更大规模的数据。
总之，利用向量数据的特性，向量数据库能够为用户提供高效、准确的搜索和分析功能，与机器学习和人工智能应用的兼容性使其在大模型领域中变得越来越重要。也许，向量数据库未来将会成为智能化 AI 的数据中枢。
但对于企业而言，这样的向量数据库仍有不足。
目前来看，由于数据质量、多模态、成本性能等问题的存在，导致向量数据库对非结构化数据的理解相对困难，很多场景下依然需要多模型组合、搜索与生成结合等方法组合使用。这意味着，在真实应用场景当中，企业不可能只使用一款向量数据库，面对多样的数据类型与业务需求，很可能会同其它各类型数据库配合使用。
在人工智能场景下，企业需要向量数据库来高效完成数据查询与写入。但企业的业务并非只集中于 AI 场景，解决来自多场景的数据融合问题，才是正确梳理、解决当前企业业务纵横交错的核心所在。而面对此类“大而全”的场景，应用场景相对单一、能力范围更加垂直的向量数据库，就显得有些力不从心。
02.选择最低成本，获取最佳性能
尽管如今向量数据库的话题很热，但不可否认的是，人工智能与向量数据库都仍处于前期的发展阶段。相较于行业庞大的数据使用场景，现阶段向量数据库所产生的数据体量还不够大，瓶颈问题仍未显现。如果我们将视野放大至整个数据库产业中，在向量化场景之外，会发现数据库产业所应用的场景之多、范围之广、能力之深。
因此，在多元化场景发展趋势下，数据库所做的应该是要聚焦用户的核心场景，为用户提供全方位的场景化数据库综合解决方案。其中，由人工智能大模型所催生的向量数据库也是诸多场景中的一员。
为应对海量写⼊和实时分析的多场景需求，YMatrix 进一步开发了向量数据库的相关能力。通过 MARS3 存储引擎 + 向量化执⾏引擎实现微内核，YMatrix 能够将向量化能力与全场景相结合，并基于多核数据库技术，统一支持面向几乎所有数据类型的所有操作，满足企业在多场景下的数据需要。
随着大模型的发展，多模态能力的提升，如何充分利用这些愈发膨胀的非结构化数据将会越来越重要。而 YMatrix 超融合 + 向量的组合，使向量数据库能够具备理解非结构化数据的能力，更好的将数据能力融入到场景当中。因此，YMatrix 更加适合作为一个数据中枢，成为大模型应用的索引层。
YMatrix 分布式向量数据库产品核心能力：
- 支持 KNN 精确检索、要求 100%召回率的场景；
- 支持 ANN 高效检索，提供 ivfflat 和 HNSW 索引；
- 支持 L2、内积、余弦相似度；
- 灵活的向量检索算法，trades recall for speed；
- 完整的 ACID 支持；
- 标准 SQL 接口，降低使用门槛；
- 多样的查询语言，python、java、php...；
- 极致扩展能力，一键扩缩容，线性扩展；
- 多模，JSON、GIS、时序、关系、文档、图；
- 高速写入能力，搭配 MatrixGate 并发数据入库；
- 高效压缩算法，混合存储，降本增效；
- 企业级运维能力。
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向量数据库典型应用场景流程
当下，人工智能所带来的影响力已经席卷了多个领域的不同角落，由 AI 驱动的各行业通用大模型呈现出百家争鸣的趋势。但是，向量检索终究只是数据库诸多场景中的一个，如何结合向量技术的优势能力，最大化全场景下的数据库优势，才应该是企业关注的重心。目前，YMatrix 向量化数据库已经被多家企业咨询，并已在某 ERP 厂商的大模型系统中得到深度应用。
